Inteligencia artificial para el diagnóstico precoz del cáncer de cérvix

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Creación de aplicación informática para diagnosticar citologías cervicovaginales para la detección de cáncer de cérvix

El proyecto
Quién está detrás

El cáncer de cérvix es uno de los más incapacitantes en el mundo, siendo el cuarto tumor maligno en frecuencia en mujeres, el sexto cáncer en frecuencia en Europa y el más frecuente en 28 países en vías de desarrollo.

En países en vías de desarrollo, el cáncer de cérvix es la primera causa de mortalidad por cáncer entre las mujeres, por delante incluso del cáncer de mama.

Este cáncer consiste en la aparición y crecimiento de células tumorales en el cuello del útero, que es la zona que conecta con la vagina. La causa principal para la aparición de este tumor es la infección por el virus de papiloma humano (VPH), habitualmente de transmisión sexual.

La edad media en que se diagnostica es de 48 años, aunque casi la mitad de los casos de cáncer invasivo de cérvix aparece antes de los 35. Solo el 10% de los diagnósticos se hacen en mujeres mayores de 65 años, mientras que existe un número importante de casos desde los 30 años, que en la actualidad está aumentando.

Su detección precoz es posible mediante el estudio de una citología cervicovaginal, también denominada prueba de Papanicolau, que consiste en recoger una muestra de células superficiales de la pared del cuello del útero, para analizarla y detectar así cambios anormales en las células de esta zona producidos por el virus del papiloma humano (VPH), antes de que se desarrolle un cáncer, así como también detectar algunas infecciones. Sin embargo, en España no existe un Programa Poblacional de Diagnóstico Precoz en el que se estudie a toda la población femenina mediante citologías, por el alto volumen de muestras a analizar que supondría. 

¿Cuál es nuestro objetivo?

El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un Sistema de Ayuda al Diagnóstico Médico, basado en el análisis de las características ópticas de imágenes microscópicas de citologías cervicovaginales para la localización de células con cambios patológicos, con la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial. Con este sistema se podría manejar un gran volumen de citologías de forma automática, identificando las muestras patológicas, de forma que sólo tendrían que ser valoradas por un patólogo especialista, lo que supone una reducción de cerca del 85% de la carga de trabajo frente a la revisión clásica de estas muestras.

Este sistema de ayuda pretende ser una herramienta útil para poder plantear estrategias de cribado poblacional, permitiendo disminuir la incidencia de este cáncer, y su detección en formas iniciales con menores secuelas para las pacientes.

Esta herramienta podría aplicarse en todos los laboratorios de Anatomía Patológica en los que se dispusiera de escáner para muestras microscópicas y permitiría realizar el análisis de miles de muestras al año en cada uno de ellos optimizando el diagnóstico.

Nuestro equipo ha realizado un trabajo preliminar que ha obtenido unos resultados diagnósticos comparables a los obtenidos por médicos patólogos expertos (del 85 al 98,8%). Pero para poder aplicar los algoritmos desarrollados para su utilización en el diagnóstico de pacientes, se requiere aumentar la base de datos, realizar un mayor número de ensayos, testear diferentes algoritmos y desarrollar el programa informático que permita su aplicación. Estos algoritmos no sólo identificarían citologías anormales, sino que localizarían las células tumorales para una fácil localización por el patólogo.

¿A quién beneficia este proyecto?

Los beneficios de este trabajo son aplicables a toda la población femenina que se realice el estudio de la citología cervicovaginal.

Este proyecto abriría la puerta a la creación de programas poblacionales de detección precoz del cáncer de cérvix, que no existen en España, tal y como se hace en otros países como Reino Unido o Australia (pero en estos países se hace mediante diagnóstico exclusivo de un médico). Multiplicaría de esta forma la capacidad diagnóstica de los laboratorios de Anatomía Patológica que lo utilizasen, permitiendo mejorar la detección del cáncer de cérvix y de sus lesiones precursoras, reduciendo así la incidencia de este cáncer y sus secuelas.

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